차량 운전 종사자의 요통 및 직무 요인과 수면의 질 간의 관련성

Abstract

차량 운전 종사자의 요통 및 직무 요인과 수면 질 간의 관련성 본 연구는 제7차 근로환경조사 자료를 활용하여, 차량 운전 직종에 종사하는 근로자를 대상으로 허리, 상지, 하지 통증의 단일 및 복합 통증 조합이 수면의 질과 어떠한 관련성을 보이는지 분석하고, 관련 직무 특성과 수면의 질 간의 연관성도 함께 살펴보고자 수행되었다. 분석에는 근로환경조사에 차량을 이용하여 업무를 수행한다고 응답한 근로자 중 유효 응답 기준을 충족한 1,711명을 최종 연구대상으로 포함하였으며, 여기에는 물류배송, 여객운송, 택배, 버스, 퀵서비스 등 다양한 형태의 운송 직무 종사자들이 포함되었다. 근골격계 통증은 지난 12개월간 통증 경험 유무를 기준으로 허리, 상지, 하지 통증 각각을 이분형 변수로 설정하였으며, 이를 바탕으로 단일 통증군과 더불어 복합 통증군(허리+상지, 허리+하지, 상지+하지, 허리+상지+하지)을 추가로 구성하였다. 수면의 질은 수면 후 피로 회복 여부, 수면 시작 및 유지 어려움 등 세 항목을 역코딩한 점수 합계를 기준으로 이분화하여 정의하였다. 이외에도 직무 관련 요인으로는 중량물 밀고 당기기 여부, 돌발 업무 복귀 경험 여부, 마감기한 압박 여부, 주당 근로시간(48시간 기준), 11시간 이상의 연속 휴식 보장 여부 등이 포함되었으며, 이들 변수는 수면의 질과의 관련성을 분석하기 위해 단계적 로지스틱 회귀모형에 포함되었다. 성별, 연령, 혼인 상태 등 인구사회학적 요인은 공변량으로 보정하였다. 분석은 R 통계 소프트웨어를 활용하였으며, 통계적 유의수준은 p<0.05로 설정하였다. 분석 결과, 모든 단일 통증군에서 수면장애 발생 위험이 통계적으로 유의하게 증가하였으며, 특히 하지 통증 오즈비는 3.09(CI:2.21–4.31), 허리 요통 오즈비는 3.11(CI:2.17–4.45), 상지 통증 오즈비는 2.55(CI:1.82–3.58)로 모든 통증군에서 수면장애와의 유의한 관련성이 확인되었다. 이 중 허리 요통과 하지 통증은 유사한 수준의 높은 위험도를 보였으며, 상지 통증 또한 수면장애와의 관련성 측면에서 주목할 만한 변수로 나타났다. 한편 통증 부위가 복합적으로 나타난 집단에서는, 세 부위 모두에서 통증을 경험한 응답자가 가장 높은 수면장애 위험도 5.26(CI:3.28–8.43)을 보였고, 그 다음으로는 허리+하지, 상지+하지, 허리+상지 통증군 순으로 높은 연관성을 나타냈다. 직무 요인과 관련하여, 11시간 이상의 연속 휴식이 보장되지 않은 집단은 보장된 집단에 비해 수면장애와의 관련성이 높게 나타났으며, 오즈비는 10.43(CI:1.34–81.10)으로 확인되었다. 최근 1개월 이내 돌발적인 업무 복귀 요청 경험이 있는 집단에서도 오즈비 2.93(CI:2.01–4.28), 월평균 소득이 100~199만 원인 집단에서는 오즈비 2.90(CI:1.53–5.51)로 유의한 관련성이 관찰되었다. 이는 통증 외에도 근무 환경 및 사회경제적 조건이 수면건강과 일정한 관련성을 가질 수 있다는 가능성을 보여주는 결과로 해석될 수 있다.. 결론적으로, 차량 운전 종사자의 수면건강은 근골격계 통증과 직무 특성이 복합적으로 작용하는 구조적 문제로 볼 수 있으며, 특히 복합 통증군은 단일 통증군보다 수면장애 위험이 현저히 높아, 이들에 대한 집중적인 건강 개입이 요구된다. 본 연구는 통증 조합별 수면건강과의 관련성을 정량적으로 분석하고, 반복적으로 보고된 직무 요인을 함께 검토하였다는 점에서 산업보건 실무 및 정책 설계에 참고자료로 활용될 수 있는 가능성을 보여준다.

This study utilized data from the 7th Korean Working Conditions Survey to examine the associations between sleep quality and both musculoskeletal pain (specifically in the low back, upper limbs, and lower limbs) and occupational factors among vehicle-driving workers. A total of 1,711 participants who reported using a vehicle as part of their job and provided valid responses were included in the final analysis. The sample consisted of workers from various transportation-related occupations, including logistics delivery, passenger transport, courier services, bus driving, and express delivery. Musculoskeletal pain was assessed as a binary variable based on self-reported pain in the past 12 months for each body region (low back, upper limbs, and lower limbs). Based on these, both single pain groups and combined pain groups (e.g., low back + upper limbs, low back + lower limbs, upper limbs + lower limbs, and all three combined) were constructed. Sleep quality was measured using the reverse-coded sum scores of three items: feeling rested after sleep, difficulty falling asleep, and difficulty maintaining sleep, and dichotomized for analysis. Additional occupational factors included pushing or pulling heavy loads, unexpected return-to-work requests in the past month, deadline pressure, weekly working hours (based on a 48-hour threshold), and whether at least 11 consecutive hours of rest were guaranteed. These variables were incorporated into a stepwise logistic regression model, with sociodemographic variables such as gender, age, and marital status adjusted as covariates. All analyses were conducted using R statistical software with a significance level of p < 0.05. The results indicated that all single pain groups were significantly associated with increased risk of sleep disturbance. Notably, the odds ratios (OR) were 3.09 (95% CI: 2.21–4.31) for lower limb pain, 3.11 (95% CI: 2.17–4.45) for low back pain, and 2.55 (95% CI: 1.82–3.58) for upper limb pain. Among these, low back and lower limb pain demonstrated comparably high risk, while upper limb pain was also notably associated with sleep problems. In the combined pain groups, participants reporting pain in all three regions had the highest risk of sleep disturbance (OR = 5.26, 95% CI: 3.28–8.43), followed by those with low back + lower limb, upper limb + lower limb, and low back + upper limb combinations. Regarding occupational factors, those without a guaranteed rest period of at least 11 consecutive hours exhibited significantly higher odds of sleep disturbance (OR = 10.43, 95% CI: 1.34–81.10). Participants who experienced sudden return-to-work requests in the past month showed an OR of 2.93 (95% CI: 2.01–4.28), and those with a monthly income of 1.00–1.99 million KRW showed an OR of 2.90 (95% CI: 1.53–5.51). These findings suggest that, in addition to physical pain, workplace conditions and socioeconomic factors may also play a role in workers’ sleep health. In conclusion, sleep health among vehicle-driving workers appears to be influenced by a complex interplay between musculoskeletal pain and occupational stressors. In particular, workers with multiple pain sites showed significantly higher risk of sleep disturbance compared to those with a single pain site, highlighting the need for targeted health interventions. This study provides quantitative evidence on pain combinations and occupational factors affecting sleep quality and may serve as a valuable reference for occupational health practice and policy development.